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產品詳細介紹呼吸信號分析呼吸信號(Respiration)簡稱RESP，是伴隨著呼氣與吸氣的周期性變換，在呼吸管道以及胸腹部都會產生周期性形變產生的生理電信號。隨著疲勞程度的加深，呼吸的幅度減弱，周期性的頻率延緩。此外隨著個體情緒的變化，人的呼吸信號也會發生規律性變化。ErgoLAB呼吸反應分析軟件提供多種濾波方式，便于根據研究需要進行選擇與自定義調節。還可監測與分析全程以及階段化的數據信息處理方式，更加精準的分析某一時間段內的呼吸行為。從而統計并導出呼吸信號的時域與頻域數據報告，具體數據包括時域數據AVRESP、SD、Max、Min、Rang；頻域數據Power、Peak值，以及可視化的功率譜圖等。RESP高級數據處理分析模塊可以結合人機環境同步平臺和生理記錄系統采集到與RESP指標相關的生理信號進行離線處理和分析。可對信號進行自由選擇、放大、縮小，便于瀏覽數據；在整體呈現數據的基礎上，還可以根據片段、事件、場景三種分割方式進行數據呈現與分析；可導出ASCII格式的原始數據、處理后數據和分析后數據；并可導出可視化分析報告。技術要求：1、信號處理模塊處理方法包括小波去噪（Wavelet Filter）、高通濾波(baseline)、低通濾波(Low Pass)、帶阻濾波（Band Stop）用以濾除噪音干擾，從而得到有用的RESP信號；數據校正包括滑動均值濾波（Moving Average）與滑動均方根濾波（Moving RMS）。IBI計算，通過設置最大呼吸速率（Maximum Heart Rate）與最大呼吸閾值（R-peak Mark Threshold）提取R點數據，支持自定義參數。手動信號校正方法包括線性插值（Linear interpolation）、樣條差值（Spline interpolation）以及通過復制信號區域進行插值。2、信號分析模塊信號分析模塊包括時域分析和頻域分析，二者可實現自由切換。A.   時域分析是將RESP信號看作時間的函數，通過分析得到RESP信號的統計特征。統計分析指標包括：一段時間內的均值（Mean）、中值（Median）、標準差（STD）、最大最小值差（Range）。B.   頻域分析是運用參數模型法和快速傅里葉變化將時域分析信號轉換為頻域分析信號，對信號進行功率譜密度分析。從功率譜密度中確定RESP信號的頻帶，不同頻帶可自定義，將在功率譜分析圖中以不同的顏色區分。包括Power與Peak能量值。3、可視化Chart與導出數據模塊：包括原始數據Raw Data、處理數據Processed、BR數據、IR數據以及整體結果報告。

產品詳細介紹心電與脈搏信號分析自動化多角度分析模式 ：基于自動識別/自定義整段、場景、事件及片段分析，滿足對時間點或時間段內數據趨勢變化的精確分析。支持狀態識別研究的自動化處理，如疲勞狀態、認知負荷，輸入研究時間段參數，自動化完成特征值提取與分析。數據處理與特征點提取 ：系統內置多種信號處理方式，包括小波、高/低通濾波等對原始信號進行處理，自動標記R峰值點（包括異常值檢測、異常點矯正），提取IBI間期，進行數據統計與分析，可一鍵導出.csv文件。數據統計與可視化報告： 支持IBI間期的時域統計、經FFT轉換的頻域數據以及非線性分析，從不同角度挖掘數據信息。支持一鍵導出原始數據、處理數據、統計分析數據以及結果的可視化報告，更加可靠與豐富。多模態數據同步交叉統計 ：支持HRV信號與多模態數據進行交叉統計分析，包括行為、眼動、腦電、動作捕捉以及其他的生理電信號數據，實現多維度的結果驗證與多模態數據更精確的的狀態識別。HRV高級數據處理分析模塊可以結合人機環境同步平臺和生理記錄系統采集到與HRV指標相關的生理信號進行離線處理和分析。可對信號進行自由選擇、放大、縮小，便于瀏覽數據；在整體呈現數據的基礎上，還可以根據片段、事件、場景三種分割方式進行數據呈現與分析；可導出ASCII格式的原始數據、處理后數據和分析后數據；并可導出可視化分析報告。技術要求：1、信號處理模塊：處理方法包括數字濾波和R點提取。數字濾波包含四種，分別為小波去噪（Wavelet Filter）、高通（High Pass）、低通（Low Pass）、帶阻（Band Stop），用以濾除噪音干擾，從而得到有用的PPG信號；R點提取包括R峰提取（R-Peak Extraction）、異常點檢測（Ectopic Detection）、異常點矯正（Ectopic Correction）。用戶可根據需要自定義輸入參數，可選擇多種處理方法進行一次處理；也可增加、刪除已選擇的處理方法。手動信號校正方法包括線性插值（Linear interpolation）、樣條差值（Spline interpolation）以及通過復制信號區域進行插值。2、信號分析模塊：信號分析模塊包括時域分析、頻域分析和非線性分析三種，三者可實現自由轉換。A.時域分析（Time Domain）：包括全程記錄期間所有N-N間期的均值（MeanIBI）、全程記錄期間所有N-N間期的標準差（SDNN）、全程記錄期間所有N-N間期的標準差平均值SDANN、相鄰N-N間期差值的標準差（SDANN Index）、相鄰N-N間期之差的標準差（SDSD）相鄰N-N間期差值的均方根（RMSSD）、相鄰N-N間期之差大于50ms的比例（PNN50）、相鄰N-N間期之差大于20ms的比例（PNN20）。SDNN與總體變異性相關，而RMSSD與副交感神經影響心率的活動有關。B.頻域分析（Frequency Domain）：運用參數模型法和快速傅里葉變化將時域分析信號轉換為頻域分析信號，用以表達不同頻率的變異數量，包括：高頻段（HF 0.15-0.4Hz）、低頻段（LF 0.04-0.15Hz）、極低頻段（VLF 0.0033-0.04Hz）和超低頻段（ULF 0-0.0033Hz），并對信號進行功率譜密度分析。從功率譜密度中確定信號的頻帶，將在功率譜分析圖中以不同的顏色區分。統計數據包括Power、Power Percent、Power Norm以及Peak、Total Power、LF/HF指標統計。C.非線性分析：散點圖分析（Pioncare）,利用R-R間期變化繪制圖像，包含了HRV的線性和非線性的變化趨勢了，給出了心臟波動的直觀顯示，能揭示非線性過程和非周期性運動。同時引入了向量長度指數和向量角度指數，分別反映R-R間期的變化程度和相鄰R-R間期的變化程度。參數包含垂直偏差SD1，水平偏差SD2；差值散點圖（Scatter）：時間序列中連續的速率值之間的相關性，以連續三個IBI點做差值得到一個坐標點做圖，得到四個象限的值。參數指標包括：第一象限點的個數A++、第三象限點的個數B--。3、可視化Chart與導出數據模塊：包括原始數據Raw Data、處理數據Processed、心率HR、IBI間期、R峰值以及整體報告。

100%獨立通道 獨立光源，獨立檢測器，獨立蠕動泵、獨立操作鍵盤，獨立液晶顯示屏，獨立試劑柜 可實現1-16通道同時分析 樣品自動在線前處理 自動稀釋、透析、蒸餾、消解、萃取等 系統高度自動化 可自動清洗，關機，開機 分析模式靈活 微流、宏流或兩者結合分析 多種光程的流通池可供選擇 可實現多針取樣 軟件功能強大 靈活編輯樣品表，自動生成校正標準曲線，緊急樣品處理 基線和靈敏度自動設定和校正 分辨率高，檢測限低，測量范圍廣 可與所有LIMS兼容

PandaBI 是德拓自主研發的一站式數據分析與決策系統。 幫助客戶快速搭建自己的大數據可視化分析平臺，完成多數 據整合，建立統一數據口徑，并提供靈活、易用、高效可視 化探索式分析能力，提升客戶數據洞察能力，并將數據決策 快速覆蓋各種應用場景，使客戶成功轉型為“數據驅動”的 智慧型應用。 PandaBI 為客戶提供的核心價值在于用直觀、多維、實時 的方式展示和分析數據，力足于提供簡潔、實用操作體驗， 全面激活內部數據。

高校教研大數據分析系統 數據洞察現在，智慧決策未來 核心功能 群體動態畫像 用動態發展變化的眼光，采用數據動態描繪“學生”、“教師”的群體特征，為“學生分群施教”、“教師分群管理”提供最新的分析決策依據。 動態學情跟蹤、預警 關注學情動態, 跟蹤每個學生實時的出勤率、課堂參與度、作業完成率&優秀率，進行學業趨勢預測、作業抄襲預警、掛科預警，幫助學校針對性調整教學過程。 教學質量評價跟蹤 定期師生評價、同行評價，質量量化及趨勢對比，正向激勵教師、對教學質量異常預警。 成績分析、預警 多維度洞察教學問題、卷面命題分析，持續改進，驗證決策措施有效性。 命題質量分析 支持單卷單題區分度&變化、難度&變化、得分率及平均水平、錯題難度及知識情況分析。 學生成績分析 學生個人的各科成績在班級、年級位置、變化趨勢，以及知識點強弱分析、偏科分析、學業預測和實際結果對比。 教師成績分析 班級學生總體情況（得分率、各難度題目作答情況分析、錯題難度-知識點分析），與其它班級對比等 學院、校級管理者成績分析 多維度數據洞察（公共課/核心課程分別從科次、平均分分布、學科、學院、教師、班級多維度交錯分析，洞察本質）。 產品優勢 數據全流程 打通日常教學、教學質量評價、學期考試、成績分析等教學數據周期及各環節。 全角色 面向高校教學組織的各個角色成員（學生、學科教師、班主任/輔導員、學科負責人、院級及校級管理者等）提供數據應用場景。 數據可視化及洞察 分析展現及數據挖掘，可進行數據下鉆，對異常預警進行抽絲剝繭、逐層深入，深度展開數據洞察。 隨時隨地 用戶可隨時隨地掌握教學動態及異常預警，支持微信業務通知、審批待辦，分析數據實時查看。 API集成 提供API接口，便于與教務系統和第三方系統數據對接。  

教學大數據分析展示平臺作為專為高校教研開發的數據挖掘分析應用系統，致力于通過對學校教學中的數據的科學采集、存儲，智能建模、分析，輔助學院管理員及時把控教學進度，讓教師科學制定教學方案，讓學生精準認知自我。

我們對如何通過預測控制的各要素設計，提升逆變系統的性能指標，進行研究，取得了良好的成果。對LCL型三電平逆變系統，我們在分析系統指標與系統控制量之間關系的基礎上，設計了相應的基于個離散控制量的預測控制器，為解決該類非線性約束優化在線計算量大的問題，基于分值定界的思想提出了相應基于DSP的快速算法。為進一步提升逆變系統的效率等指標，我們提出了變系數的光伏逆變預測控制器，在目標函數中對電流跟蹤和大電流時開關動作的抑制實現了統一，設計了相應的系數表達式并給出相關算法和實驗結果。我們進一步研究了基于預測控制的微電網系統的調度問題，針對微電網群系統集中式優化計算量巨大的問題，我們從結合ADMM，從給出了系統的分布式預測控制器并對其在線迭代算法并進行了研究和驗證。同時，我們對無線并聯型逆變系統的穩定性進行了分析。達到了預期研究目標。

與自由基光固化體系相比，陽離子光固化體系具有以下特點：（1）固化體積收縮率小，（2）不被氧氣阻聚，（3）固化反應不易終止。適用于厚膜和色漆的光固化，可廣泛用于涂料、油墨、黏合劑，電子工業的封裝材料，光刻膠及印刷材料等領域。因此，研究開發陽離子的光固化引發劑具有重要意義

"項目涉及兼具高科技和經濟環保意義的光纖光纜傳感技術，獲得山東省科技進步二等獎等兩項，該技術利用光纖對環境變化的敏感性，將輸入物理量變換為調制的光信號。其工作原理基于光纖的光調制效應，即光纖在外界環境因素，如溫度、壓力、電場、磁場等等改變時，其傳光特性，如相位與光強，會發生變化的現象。因此，如果能測出通過光纖的光相位、光強變化，就可以知道被測物理量的變化。憑借自主研發的專利光纖光纜傳感技術以及精湛的工藝水平，并結合多年的行業經驗和客戶積累，開發出了面向通信行業的業界首套智能光纖光纜管理監控系統（IFMS），該系統采用創新式的便攜式音頻標簽，對于無源的光纖線路做業務無損的快速標定。智能光纖光纜管理監控系統具有外形緊湊、節能、智能化、高可靠、無污染、大數據等特點，符合我國建設節約型社會和環境友好型社會的要求。同時，該系統還可以拓展到光纖周界防護、水下震動定位等多個領域，滿足不同行業的需求。在物聯網發展及國家對光纖光纜改造工程的大背景下，“智能光纖光纜管理監控系統”，僅在運營商就擁有每年有~0.9億的市場規模，考慮基于該系統的擴展，計算國防、民生、工程等領域，更是擁有廣闊的市場前景。 "

本發明提供一種太陽能自動跟蹤光伏發電驅動系統，旨在提供一種以太陽能為能源的用于太陽能集熱板轉動的驅動系統，它包括太陽能槽式集熱板、太陽能自動跟蹤儀、太陽能電池組件、電機箱、電機、傳動齒輪、轉動軸、蓄電池。本系統在太陽光自動跟蹤儀的帶動下能全天候跟蹤太陽光，通過太陽能電池組件的光伏發電為太陽能槽式集熱板的轉動提供動力源，使該系統具有很高的光能利用率和傳質效率，采用固定式太陽能電池的效率一般在10%左右，而采用自動跟蹤技術可使太陽能電池效率率達到20%左右。太陽能發電所提供的驅動動力源，使本系統擺脫外接電源的束縛，做到了高效節能，自給自足。